Fotogrametria e CloudCompare para Controle de Erosão
Bioengenharia de Solos
Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS)
Objetivo Central
Aprender a construir modelos 3D de sistemas radiculares expostos usando fotogrametria digital de baixo custo, processá-los no CloudCompare e extrair parâmetros relevantes para avaliação do controle de erosão.
As raízes aumentam a resistência ao cisalhamento do solo por dois mecanismos:
\[\Delta c_r = t_R \times (A_R / A)\]
Onde:
O acréscimo de coesão é estimado como:
\[\Delta c_r = 1{,}2 \times \overline{t_R} \times RAR\]
O fator 1,2 corrige a orientação aleatória das raízes.
| Espécie | \(\Delta c_r\) (kPa) |
|---|---|
| Vetiver | 5 – 18 |
| Ingá | 3 – 12 |
| Leucena | 4 – 15 |
| Gramíneas nativas | 1 – 6 |
A análise bidimensional (cortes, fotografias frontais) perde informação sobre:
A fotogrametria SfM (Structure from Motion) permite reconstruir a geometria 3D completa com:
A partir de múltiplas fotografias de um mesmo objeto, tomadas de ângulos diferentes, o software identifica pontos homólogos e reconstrói a geometria 3D.
| Software | Uso |
|---|---|
| Meshroom | Fotogrametria SfM (Nuvem densa) |
| OpenDroneMap | Alternativa (melhor para drones) |
| COLMAP | Motor SfM robusto |
| CloudCompare | Visualização e análise 3D |
Dica prática: fotografe em círculos concêntricos (raster orbital) ao redor da raiz. Comece mais longe (contexto) e feche o enquadramento progressivamente.
| Passo | Nó (node) | Ação |
|---|---|---|
| 1 | CameraInit | Importar fotos, detectar parâmetros da câmera |
| 2 | FeatureExtraction | Extrair features SIFT de cada imagem |
| 3 | ImageMatching | Emparelhar imagens por vocabulário visual |
| 4 | FeatureMatching | Correspondência de features entre pares |
| 5 | StructureFromMotion | Estimar posição das câmeras e nuvem esparsa |
| 6 | DepthMap | Calcular mapa de profundidade |
| 7 | Meshing | Gerar malha triangular |
| 8 | Texturing | Aplicar textura fotográfica à malha |
Saída final: arquivo .obj ou .ply com a malha texturizada do sistema radicular.
maxPoints = 5 000 000 para raízes (detalhe suficiente)Se não tiver placa de vídeo dedicada:
.ply ou .objSe a escala não foi calibrada na fotogrametria:
| Parâmetro | Como extrair |
|---|---|
| Volume radicular (cm³) | Convex Hull → Properties |
| Área superficial (cm²) | Mesh → Compute → Surface |
| Diâmetro médio | Cortes transversais → fit circle |
| Profundidade máxima (cm) | Bounding Box → dimensão Z |
| RAR por camada | Cortes horizontais a cada 10 cm |
O RAR tipicamente diminui com a profundidade. Valores de 0,05–0,30% na camada 0–30 cm são comuns para gramíneas.
Com o RAR estimado por camada, aplica-se o modelo de Wu (1979):
\[\Delta c_r(z) = 1{,}2 \times \overline{t_R} \times RAR(z)\]
| Profundidade (cm) | RAR (%) | \(\overline{t_R}\) (MPa) | \(\Delta c_r\) (kPa) |
|---|---|---|---|
| 0–10 | 0,25 | 15 | 4,5 |
| 10–20 | 0,18 | 15 | 3,2 |
| 20–30 | 0,10 | 15 | 1,8 |
| 30–50 | 0,04 | 15 | 0,7 |
Esses valores de \(\Delta c_r\) são somados à coesão do solo natural para análise de estabilidade de taludes.
.ply da nuvem limpaObrigado!
Luiz Diego Vidal Santos
Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS)
UEFS | Bioengenharia de Solos | Modelagem 3D de Raízes